计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统 高考可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统》的任务书模板，涵盖任务目标、技术分工、进度安排及考核标准等内容，适用于项目实施或课程设计场景：

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任务书：基于Python+PySpark+Hadoop的高考推荐系统开发

项目周期：202X年X月X日 - 202X年X月X日
负责人：XXX
参与成员：XXX、XXX、XXX

一、任务背景与目标

1.1 背景

高考志愿填报是考生升学决策的核心环节，但传统方式存在信息分散、匹配效率低等问题。本系统旨在利用大数据技术（Hadoop存储、PySpark计算）构建一个高效、精准的高考推荐平台，帮助考生科学规划志愿。

1.2 目标

1. 功能目标：
   • 实现高考数据采集、清洗与存储；
   • 开发基于协同过滤与机器学习的推荐算法；
   • 构建Web端交互界面，支持考生输入分数、选科等信息并获取推荐结果。
2. 技术目标：
   • 使用Hadoop HDFS存储原始数据，Hive管理结构化数据；
   • 通过PySpark完成特征工程、模型训练与推荐计算；
   • 采用Python Flask框架部署Web服务，支持高并发查询。
3. 性能目标：
   • 系统响应时间≤2秒（1000并发用户）；
   • 推荐准确率≥85%（对比实际录取结果）。

二、任务分工与职责

成员姓名	角色	具体职责
张三	项目负责人	协调整体进度，负责Hadoop集群搭建与数据存储方案设计
李四	算法工程师	实现PySpark推荐算法（协同过滤+XGBoost预测），优化模型性能
王五	前端开发工程师	设计Web界面（HTML/CSS/JavaScript），对接Flask后端API
赵六	数据工程师	爬取并清洗高考数据，构建Hive数据仓库，编写ETL脚本

三、技术路线与工具

3.1 系统架构

mermaid

	graph TD
	A[数据源] --> B[Hadoop HDFS存储]
	B --> C[PySpark清洗与特征工程]
	C --> D[Hive数据仓库]
	D --> E[PySpark模型训练]
	E --> F[Python Flask服务]
	F --> G[Web前端]
	G --> H[考生终端]

3.2 关键技术

1. 数据采集：
   • 使用Python requests + BeautifulSoup 爬取各省考试院录取数据；
   • 通过Apache Tika解析院校招生简章PDF，提取文本特征（如专业限制条件）。
2. 数据处理：

   python

   	# PySpark数据清洗示例：过滤异常分数
   	from pyspark.sql.functions import col, when
   	cleaned_df = raw_df.withColumn(
   	"score",
   	when(col("score") > 750, None).otherwise(col("score")) # 过滤超过满分750的异常值
   	).na.drop(subset=["score"])

3. 推荐算法：
   • 协同过滤：基于考生历史查询行为生成相似用户群体推荐；
   • XGBoost预测：输入特征包括省份、批次线、院校层次、历年分差，输出2024年预测分数线；
   • 混合策略：按“冲（概率30%）-稳（50%）-保（20%）”排序推荐结果。
4. 高并发优化：
   • 使用PySpark内存计算加速模型推理；
   • 通过Flask的gunicorn + gevent实现多进程并发处理。

四、任务进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成高考志愿填报痛点调研，确定系统功能清单（如支持新高考“3+1+2”模式）
数据采集	第2-3周	爬取2018-2023年30个省份的录取数据，存储至Hadoop HDFS
算法开发	第4-6周	实现PySpark协同过滤模型与XGBoost预测模型，完成混合推荐策略集成
系统实现	第7-9周	完成Hadoop集群部署、Flask Web服务开发，实现前后端联调
测试优化	第10-11周	使用JMeter模拟5000用户并发测试，修复性能瓶颈（如HDFS读写延迟）
验收交付	第12周	提交系统原型、测试报告与用户手册，进行项目答辩

五、交付成果

1. 系统代码：
   • GitHub仓库地址（含Hadoop/PySpark/Flask完整代码）；
   • 代码注释覆盖率≥60%，符合PEP 8规范。
2. 文档资料：
   • 《系统需求规格说明书》（含数据字典、接口定义）；
   • 《测试报告》（含性能测试数据与优化记录）；
   • 《用户操作手册》（图文说明志愿推荐流程）。
3. 实验数据：
   • 清洗后的高考录取数据集（CSV格式，脱敏处理）；
   • 模型训练日志与评估结果（如准确率、MAE误差）。

六、考核标准

6.1 过程考核（40%）

• 代码质量（20%）：通过SonarQube检查，无严重漏洞；
• 进度合规（15%）：按里程碑提交成果，延迟超3天扣分；
• 团队协作（5%）：周会出勤率≥90%，问题响应及时。

6.2 成果考核（60%）

指标	权重	评分标准
系统功能完整性	25%	核心功能（数据采集、推荐、预测）全部实现得满分，缺一项扣10%
推荐准确率	20%	对比实际录取结果，≥85%得满分，每低5%扣5分
性能达标率	10%	响应时间≤2秒且并发≥1000得满分，未达标按比例扣分
文档规范性	5%	文档结构完整、图表清晰，缺一项扣2%

七、风险与应对

风险类型	应对措施
数据采集失败	提前联系考试院获取授权，备用数据源为阳光高考平台公开数据
算法效果不佳	引入A/B测试对比不同模型（如LightGBM替代XGBoost），选择最优方案
硬件资源不足	使用阿里云ECS实例动态扩展Hadoop集群节点，成本控制在预算内

任务书签署：
项目负责人：________________
日期：________________

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备注：本任务书需根据实际项目需求调整技术细节（如是否支持艺术类志愿推荐），并附数据样本与算法流程图作为附件。

运行截图

推荐项目

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